[发明专利]直升机声信号增强方法及装置

说明书

本发明涉及一种直升机声信号增强方法及装置，该方法包括采集典型应用环境下的背景噪声信号作为噪声训练数据，对噪声时频幅度谱进行离线字典学习，得到用信号字典矩阵和噪声字典矩阵组合表示的带噪信号时频幅度谱；采集带噪直升机信号，固定所述噪声字典矩阵，通过所述信号字典矩阵对带噪直升机信号时频幅度谱进行在线字典学习，并对学习到的直升机信号字典施加谱稀疏约束，通过估计得到直升机信号时频幅度谱；结合带噪直升机信号的相位及估计得到的直升机信号时频幅度谱，通过逆变换得到增强的目标直升机信号。本发明能够使声探测设备在复杂背景噪声中提取质量较高的目标直升机声信号。

技术领域

本发明涉及一种信号增强方法，尤其涉及一种基于谱稀疏约束非负矩阵分解的直升机声信号增强方法及装置。

背景技术

直升机是战场上一种威胁性很大的武器，有“空中坦克”之称；它能够突然出现并超低空飞行，以躲避传统雷达的搜索。由于直升机在飞行过程中辐射高强度且有明显特征的噪声，因而研究者尝试采用被动声探测的方法，完成直升机目标的检测、定位和识别等一系列任务。

复杂背景噪声干扰是制约上述任务处理效果的主要因素，因而需要探索有效的噪声抑制和信号增强方法。噪声抑制算法已有近几十年的发展，常见方法包括谱减法、维纳滤波、自适应滤波噪声抵消方法和波束形成算法等。谱减法和维纳滤波均需对一定时间段的噪声谱进行估计，其基本假设是噪声在该时间段具有统计平稳性；然而，时间环境噪声是短时非平稳的，因而制约了该类算法的性能。自适应滤波算法需要选取合适的参考噪声通道，多通道差分信号是较好的选择，但在目标方位未知时无法获取；波束形成信号增强方法同样需要事先知道目标方位，同时其性能也受到阵元个数和阵列孔径的限制。

有鉴于此，需要一种能够使声探测设备在复杂背景噪声中提取质量较高的目标直升机声信号，降低环境噪声影响的方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于谱稀疏约束非负矩阵分解的直升机声信号增强方法及装置，使声探测设备在复杂背景噪声中提取质量较高的目标直升机声信号，降低环境噪声的影响，为增加目标探测距离、方位参数精确估计和目标准确识别奠定基础。

本发明提供了一种直升机声信号增强方法，包括：

步骤一：采集典型应用环境下的背景噪声信号作为噪声训练数据，对噪声时频幅度谱进行离线字典学习，得到用信号字典矩阵和噪声字典矩阵组合表示的带噪信号时频幅度谱；

步骤二：采集带噪直升机信号，固定所述噪声字典矩阵，通过所述信号字典矩阵对带噪直升机信号时频幅度谱进行在线字典学习，并对学习到的直升机信号字典施加谱稀疏约束，通过估计得到直升机信号时频幅度谱；

步骤三：结合带噪直升机信号的相位及估计得到的直升机信号时频幅度谱，通过逆变换得到增强的目标直升机信号。

进一步地，在所述步骤一中，采用非负矩阵分解方法对所述噪声时频幅度谱进行字典学习。

进一步地，所述步骤一包括：

在典型应用环境录制一定时长的背景噪声波形，并采用按间隔抽点的方式将噪声信号降采样，以与直升机声信号的采样频率相匹配；

对采集到的噪声信号分帧、加窗，对每个短时窗信号进行傅里叶变换，获得噪声时频幅度谱。

进一步地，所述步骤二包括：

对采集到的带噪直升机声信号分帧、加窗，对每个短时窗信号进行傅里叶变换，获得带噪直升机信号时频幅度谱。

本发明还提供了一种直升机声信号增强装置，包括：

离线字典学习模块，用于采集典型应用环境下的背景噪声信号作为噪声训练数据，对噪声时频幅度谱进行离线字典学习，得到用信号字典矩阵和噪声字典矩阵组合表示的带噪信号时频幅度谱；